Análise de dados e modelagem em Python com Statsmodels e SciPy
Curso exclusivo FM2S Prime
Por que fazer o curso Análise de dados e modelagem em Python com Statsmodels e SciPy
O curso Análise de dados e modelagem em Python com Statsmodels e SciPy da FM2S é projetado para proporcionar aos participantes uma compreensão profunda das bibliotecas de análise de dados e modelagem em Python. Vem para capacitar os alunos a realizar análises complexas e a aplicar técnicas avançadas de modelagem com Statsmodels e SciPy.
Com linguagem clara e objetiva e abordagem prática, o curso detalha a teoria necessária para que os alunos compreendam a importância dessas ferramentas no cenário atual. Empresas de vários setores estão exigindo que os profissionais tenham habilidades avançadas em análise de dados para tomar decisões informadas e estratégicas.
Ao aprender e aplicar os princípios do Statsmodels e SciPy, você desempenha um papel crucial na gestão eficiente de dados e na geração de resultados valiosos, características essenciais para o sucesso no mercado de trabalho atual.
Danilo Pedrelli
Instrutor
Instrutor
Danilo Pedrelli
- Doutor em Física pela Universidade Federal do Pará (UFPA). Foi professor substituto pela mesma instituição, tendo ministrado disciplinas de cálculo e física computacional.
- Cientista de dados Sênior, com experiência em liderar projetos de ciência de dados no mercado de crédito.
Danilo Pedrelli
Instrutor
Instrutor
Danilo Pedrelli
- Doutor em Física pela Universidade Federal do Pará (UFPA). Foi professor substituto pela mesma instituição, tendo ministrado disciplinas de cálculo e física computacional.
- Cientista de dados Sênior, com experiência em liderar projetos de ciência de dados no mercado de crédito.
Informações do curso
O que será abordado?
- Análise de dados e modelagem em Python usando Statsmodels e SciPy: definição, contexto histórico, vantagens e desafios
- Conceitos
- Estatística Descritiva
- Diferentes Distribuições Estatísticas
- Kernel Density Estimation (KDE)]
- Modelagem Estatística com Statsmodels
- Modelos Avançados com Statsmodels e SciPy
- Análise de Variância e Teste AB
- Regressão Logística
- Passos para a construção e interpretação de Modelos de Regressão Logística
- Cases práticos: modelo de detecção de anomalia baseado na curva normal e modelo de detecção de outliers financeiros (Lei de Benford)
- Avaliação de colinearidade (repetição de informação)
- Passo a Passo
O que está incluso no treinamento?
- Apostila digital para acompanhamento das aulas;
- Acesso a instrutor com experiência de mercado;
- Suporte às dúvidas dentro da plataforma EaD;
- Certificado de conclusão em Análise de dados e modelagem em Python com Statsmodels e SciPy.
Ao final do curso, o que isso impactará na sua carreira?
- Base em modelagem de dados: ao fazer o curso, você será capaz de realizar análises complexas e aplicar técnicas de modelagem avançada, obtendo competências altamente valorizadas pelo mercado.
- Manipulação de dados: ao dominar Statsmodels e SciPy, você estará melhor equipado para manipular dados estratégicos em sua organização, tornando-se um ativo valioso para qualquer empresa.
Público-alvo
- Profissionais e estudantes das áreas de ciência de dados, análise de dados, economia, engenharia e áreas afins que possuam conhecimento básico em Python.
- Cientistas de dados que desejam aprofundar seus conhecimentos em Statsmodels e SciPy.
- Profissionais que desejam adquirir conhecimento em mais bibliotecas para aplicar no seu dia a dia.
- Qualquer pessoa que deseja aprender sobre modelagem em Python com Statsmodels e SciPy.
Carga horária e período de acesso
- 16 horas de duração
- Acesso enquanto for Prime